谈到关系型数据库表设计问题，首先想到的是范式理论。也就是说一张表的设计首先要满足一定的范式，完了后再根据一定的需求来反范式设计，也即冗余备用设计。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T，T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中，T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
我们将使用整容手术数据说明两种中心化类型。将此文件加载到SPSS中。假设我们要中心化的变量BDI。
for(var idx = 0; idx < strArr.length; idx ++) {
题目描述： “一帮一学习小组”是中小学中常见的学习组织方式，老师把学习成绩靠前的学生跟学习成绩靠后的学生排在一组。本题就请你编写程序帮助老师自动完成这个分配工作，即在得到全班学生的排名后，在当前尚未分组的学生中，将名次最靠前的学生与名次最靠后的异性学生分为一组。
在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。
数据库专题（二）——数据库设计 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、数据库设计规范——范式 数据库设计，需要遵循设计原则，最主要的设计原则是范式。范式是遵循一定规则的数据库设计原则，一共有8种范式：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。其中对数据库设计要求逐步提高，即满足2NF的数据库设计必须满足1NF。 通常数据库设计到3NF或BCNF，部分情况下还需要反范式。 1、1NF 第一范式（1NF）是数据库设计的基本要求，它要求每一个字段都具有原子性，不能再分割。 例如
一、SQL语句的分类 DML（Data Manipulation Langauge，数据操纵/管理语言） （insert，delete，update，select） DDL（Data Definition Language，数据定义语言） （create，drop，alter） DCL（Data Control Language，数据控制语言） grant（授权），revoke（撤销权限） TCL（Transaction Control Language，事务控制语言）
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
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在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始：
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。
将数据拆分为训练数据和验证数据，可以减小过拟合的可能性。但这样就必须拆分出和训练集数据分布几乎一致的验证数据。
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家，在遇到小型数据样本时，快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现，因为数据来源于网络，所以不做深入解析。
PyTorch 最近已经出现在我的圈子里，尽管对Keras和TensorFlow感到满意，但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是，我发现它非常令人耳目一新，非常讨人喜欢，尤其是PyTorch 提供了一个Pythonic API、一个更为固执己见的编程模式和一组很好的内置实用程序函数。我特别喜欢的一项功能是能够轻松地创建一个自定义的Dataset对象，然后可以与内置的DataLoader一起在训练模型时提供数据。
范式：英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。目前有迹可寻的共有8种范式，依次是：1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF，DKNF，6NF。通常所用到的只是前三个范式，即：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF）。下面就简单介绍下这三个范式。 ◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 ◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。 可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。 ◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
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2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
来源：力扣（LeetCode） 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/sort-list
“一帮一学习小组”是中小学中常见的学习组织方式，老师把学习成绩靠前的学生跟学习成绩靠后的学生排在一组。本题就请你编写程序帮助老师自动完成这个分配工作，即在得到全班学生的排名后，在当前尚未分组的学生中，将名次最靠前的学生与名次最靠后的异性学生分为一组。
在本文中，我们将介绍一个在Java 12中引入的新集合。这个新功能并未在官方JEP中公布，因为它是一个标题Create Collector的微小更改请求，它合并了其他两个其他collector的结果。
Magicodes.IE是导入导出通用库，支持Dto导入导出以及动态导出，支持Excel、Word、Pdf、Csv和Html。已加入NCC开源组织。
去年8月，名称一直饱受争议的国际顶会NIPS，因在会议中遇到的性骚扰，再次将NIPS推上风口浪尖。
编者按：乌云漏洞报告平台昨日宣布网易邮箱数据泄露，目前网易与乌云的撕逼大战虽然还没有一个确切的结果，但已让亿万邮箱用户惊出一身冷汗，也顺带反思自己的邮箱密码是否够牢靠。大数据文摘为想要“加固”重要密码
乌云漏洞报告平台近日宣布网易邮箱数据泄露，目前网易与乌云的撕逼大战虽然还没有一个确切的结果，但已让亿万邮箱用户惊出一身冷汗，也顺带反思自己的邮箱密码是否够牢靠。大数据文摘为想要“加固”重要密码的读者献上一篇旧文，到底什么样的密码才真正牢靠？
【摘要】你的密码为什么老被盗？土豪们都喜欢用哪些密码？ 对于密码，我们已经知道了不少。比如，多数密码短小、简单、且容易破解。但我们对一个人选择某个密码的心理原因却所知甚少。在本文中，我们分析了包括企业
FreeBuf黑客与极客授权转载 摘自：www.FreeBuf.com 原文：http://www.freebuf.com/news/special/62052.html 对于密码，我们已经知道了不少。比如，多数密码短小、简单、且容易破解。但我们对一个人选择某个密码的心理原因却所知甚少。在本文中，我们分析了包括企业CEO、科学家在内的1000万人们的密码选择，来看看密码背后所揭示的意义。 1000万个小窗口 你脑海中浮现出的第一个超级英雄是谁？从1到10你首先会想到哪个数字？最后一个问题，你会选择哪种鲜艳
对于密码，我们已经知道了不少。比如，多数密码短小、简单、且容易破解。但我们对一个人选择某个密码的心理原因却所知甚少。在本文中，我们分析了包括企业CEO、科学家在内的1000万人们的密码选择，来看看密码
一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么？如果让我来回答，一定是标签体系。我这里说的标签主要是针对物料的，对于电商平台来说就是商品；对于音乐平台来说就是每一个首歌，对于新闻资讯平台来说就是每一条新闻。下一篇要介绍的是用户画像，画像中那些用户实时变化的兴趣点大都也是来自于标签体系，依据用户长期和短期行为中对于物料搜索、点击、收藏、评论、转发等事件，将物料的标签传导到用户画像上，就构成了用户的实时画像和离线画像中的各个动态维度。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
这是《算法图解》的第四篇读书笔记，主要涉及快速排序法。 1.递归与分治法 快速排序法（quick sort）之所以有这个名称，源于其排序速度，相较于其他排序方式来说，较快。而其高排序效率，主要源于其使用了分治法（divide and conquer）的思路。 所谓分治法，即分而治之，将一个问题划分为几个子问题，而后解决子问题。当然，子问题可以再分解为几个子问题，直到子问题不能再划分时，解决不能再划分的子问题。若有需要，可以将子问题的答案合并，作为原问题的答案。请注意，解决问题的方法一直保持不变。 为什么
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
首先，由于日期表和时间表不能叠加在一起（原因在前文说过了），所以肯定是两张表单独和事实表进行关联，而事实表中日期和时间是在同一列。
1、氨基酸残基：组成多肽的氨基酸在相互结合时，由于其部分基团参与了肽键的形成而失去一分子水，因此把多肽中的氨基酸单位称为氨基酸残基。即由肽键链接的氨基酸失水部分。
对于List 集合类，我想大家肯定很了解了，那我想一定也知道集合的顶端接口 Collection。在 Java8 中，Collection 新增了两个流方法，分别是 Stream() 和 parallelStream()
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第25天，点击查看活动详情
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
Hi，大家好。国庆小长假转瞬而过，打工人收心返程。今天给大家科普一波，单下划线和双下划线在Python变量和方法名称的含义。有一些含义仅仅是依照约定，被视作提示，而有一些含义是由Python解释器严格执行的。你们是否想知道Python变量和方法名称中各种单下划线和双下划线的含义是什么？
集合：类似于关系数据库中的表，储存多个文档，结构不固定，如可以存储如下文档在一个集合中
一个样本信息就有二十几个个字段。如果一个一个录入，可能不是很好的体验。可以从以下几点缓解这个问题：
当涉及到变量和方法名称时，单个下划线前缀有一个约定俗成的含义。 它是对程序员的一个提示 – 意味着Python社区一致认为它应该是什么意思，但程序的行为不受影响。
数据处理是根据数据分析目的，将收集到的数据，用适当的处理方法进行加工、整理，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前必不可少的工作，并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前，先要了解数据变量。
小王顺利通过天桥后，进入到了太空奖励关卡。在小王眼前出现了无数多个小仙女，正和小王打着招呼，还向小王索要联系方式！
不卖关子！指标与维度是数据分析中最常用到的术语，它们是非常基础的，但是又很重要，经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系，只有掌握理解了，我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。
前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 他们的性能比较： 下面，利用Python分别将他们进行实现。 直接插入排序 算法思想： 直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。 因此，从上面的描述中我们可以发现，直接插入排序可以用两个循环完成： 第一层循环：遍历待比较的所有数组元素 第二层循环
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